Computer-Anlagemodelle Die Rechnung geht nicht auf

Computerbasierte Anlagemodelle sind zu vergangenheitsbasiert und deshalb unwissenschaftlich, fanden die Forscher der American Mathematical Society heraus. Auch Handlungen von Zentralbanken blieben für sie unvorhersehbar.
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Nicht nur hinken die mithilfe von computerbasierten Anlagestrategie-Modellen erzielten Gewinne der Entwicklung des US-Aktienmarktes hinterher. Nun sollen sie Forschern zufolge auch noch unwissenschaftlich sein. Quelle: dpa

Nicht nur hinken die mithilfe von computerbasierten Anlagestrategie-Modellen erzielten Gewinne der Entwicklung des US-Aktienmarktes hinterher. Nun sollen sie Forschern zufolge auch noch unwissenschaftlich sein.

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New YorkDass die Entwicklung eines Wertpapiers in der Vergangenheit nichts über dessen künftige Entwicklung aussagt - diese Warnung ist den meisten Investoren wohl bekannt. Viele Anlagestrategien, die auf Computermodellen basieren, berücksichtigen diese Regel jedoch nicht. Modelle, bei denen Käufe und Verkäufe von Wertpapieren auf historischen Markttrends beruhen, sind nach Einschätzung American Mathematical Society im Allgemeinen nicht wissenschaftlich gestützt. Beim Rückvergleich gebe es Schwachstellen, befand die 126 Jahre alte Gesellschaft.

„Wir unterstellen nicht, dass diese technischen Analysten, quantitativen Forscher oder Fondsmanager 'Quacksalber' sind”, erklären David H. Bailey, einer von den Studienautoren, der derzeit an der University of California forscht, in einer Abhandlung für die März-Ausgabe der verbandseigenen Zeitschrift „Notices”. „Die Manager von Hedgefonds wissen oft nicht, dass die meisten Tests mit Rückvergleichen, die ihnen Wissenschaftler und Analysten vorlegen, nutzlos sein dürften.”

Strategien, die Computermodelle zur Vorhersage von künftigen Marktbewegungen benutzen, basierten oft auf selektiven historischen Daten, heißt es in dem Papier mit dem Titel „Pseudo-Mathematik und Finanz-Scharlatanerie: Die Auswirkungen der Rückvergleichs-Überanpassung auf Leistungsproben außerhalb des Datenbestands”. Das Ergebnis führe zur einer „Ausbreitung von Investmentprodukten, die in irreführender Weise als mathematisch einwandfrei vermarktet werden”, so die Forscher.

Mit Rückvergleichen - dem so genannten „Backtesting” - wird eine Handelsstrategie anhand historischer Entwicklungen evaluiert. Damit soll herausgefunden werden, wie gut sich das Modell für künftige Ereignisse eignet. Bei der Erprobung von Investmentmodellen kann ein Wissenschaftler oder Finanzmanager die Datenreihe präzisieren und bestimmte Daten herauslassen. Dieser Prozess der Korrektur eines Modells an einem vorgegebenen Datensatz wird als Überanpassung oder „Overfitting” bezeichnet. Dabei ist das Ziel, die Erfüllung der Strategie zu maximieren.

„Wir haben die starke Vermutung, dass solche Überanpassungen bei Rückvergleichs-Tests zum Großteil dafür verantwortlich sind, warum so viele algorithmische oder systemische Hedgefonds nicht den hohen Erwartungen entsprechen, die von ihren Managern geweckt werden”, schreiben die Autoren.

Zu unflexibel für Notenbanken
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